【摘 要】
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关于电池SOC估算的研究多采用单体电池在理想实验条件下的充放电数据进行,这未必能适应真实复杂多变的行驶工况。针对此问题,本工作依托新能源汽车国家大数据联盟,利用数据驱
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关于电池SOC估算的研究多采用单体电池在理想实验条件下的充放电数据进行,这未必能适应真实复杂多变的行驶工况。针对此问题,本工作依托新能源汽车国家大数据联盟,利用数据驱动的方法,构建了瞬态、驾驶行为、衰老、时变、行驶里程和动态特征来从多个角度反映动力电池的工作状况。采用基于特征组合的堆叠融合集成学习方法,对实际复杂多变工况下的动力电池放电过程进行了SOC估算,并构建了1个基于瞬态特征的Xgboost Model 0参照组模型,5个基于特征组合的Xgboost Model 1、2、3、5、6模型以及1个线性模
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